이론 Deployment 배포를 위한 오브젝트 Namespace 격리된 환경을 제공하는 오브젝트 Service 오브젝트들을 외부에 "서비스"하기 위한 오브젝트 = public nodePort: 실제 서버외부에 노출되는 노드들의 포트이다. 30000~32765 까지의 포트가 사용 가능하다. port: (서비스) 포트를 말한다. 서비스는 작은 로드밸런서라고 생각하면 좋다. IP와 port가 존재한다. targetPort: pod의 포트이다. 실습 # $ apt-get install bash-completion $ echo 'source
이론 쿠버네티스(Kubernetes, k8s) = 컨테이너 오케스트레이션을 위한 오픈 소스 플랫폼이다. CNCF(클라우드 네이티브 컴퓨팅 파운데이션)에서 공식적으로 인증된 컨테이너 오케스트레이션 표준이다. Cloud Native = 클라우드 컴퓨팅을 고려한 환경. 쿠버네티스 로컬(On-premise) 클러스터 구성 (with docker) CNI = Container Network Interface. 각 노드를 연결하고 각 리소스들의 네트워크를 처리할 플러그인이다. (ex. 오버레이 네트워크 및 파드에 아이피 할당하는 역할) 칼리코, 플란넬, 위브넷 등… 쿠버네티스 구성 실습 https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/cr..
0. Docker Configdocker test를 하기 위해 docker 환경 설정을 해준다. 나는 VMware Workstation에서 환경설정을 진행했다. 1. VM에서 환경 구성 (ubuntu-20.04 live server)2. Docker 다운로드#docker 설치 스크립트 다운로드$ curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh# 스크립트 실행$ sh get-docker.sh# 스크립트 실행$ chmod 777 get-docker.sh$ ./get-docker.sh3. Docker 실행$ systemctl enable --now docker$ systemctl status docker | grep -i active# docker0 IP 확인$ ip..
1. WorkflowCreate FastAPI App# src/main.py# pip install uvicorn# pip install "fastapi[all]"# uvicorn src.main:appfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI( title="FastAPI - Hello World code", description="This is the Hello World of FastAPI.", version="1.0.0",)@app.get("/")def hello_world(): return {"Hello": "World"}# tests/test_main.pyimport pytestfrom fastapi.testclient import TestCl..
목표GitOps를 구현해보자! DevOps란?https://aws.amazon.com/ko/devops/what-is-devops/나는 DevOps의 정의를 알아보기 위해 AWS 공식 사이트에 들어가보았다. DevOps는 애플리케이션과 서비스를 “빠른 속도”로 제공할 수 있도록 조직의 역량을 향상시키는 문화 철학, 방식 및 도구의 조합이다. 소프트웨어 기능, 개선 요청 또는 버그 수정 등 하나의 아이디어가 개발에서 배포에 이르는 프로세스의 속도를 높임으로써 더 빨리 프로덕션 환경에 전달될 수 있다. 즉, "빠른 속도"로 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 Delivery Pipeline을 구축하는 것이 DevOps라고 이해하였다. GitOps란? 깃옵스는 프로젝트에 DevOps를 적용하기 위한 여러 컨..
Recurrent Neural NetworksRecurrent Neural NetworksWhy Sequence Models?레이블 데이터 X,Y를 사용하여 지도 학습으로 해결할 수 있다.Notation9단어의 sequence. Tx는 개수, Ty는 길이. (i): example, : TIF element단어 집합을 만든다. 사전에서 각각 빈도수로 가져온 단어 1만개. 단어 각각을 나타내는 one-hot 표현법.단어 집합에 단어가 없을 때? => 단어 집합에 없는 단어를 표현하기 위한 UNK라는 단어를 만들기.Recurrent Neural Network Modelinput과 output이 동일한 길이가 아님. naive한 nn architecture는 텍스트의 서로 다른 위치에서 학습한 기능을 공유하지..
Foundations of Convolution Neural NetworksConvolutional Neural NetworksEdge Detection Example숫자를 1,2,1,0,0,0,-1,-2,-1로 바꾼 sobel filter, 3,10,3,0,0,0,-3,-10,-3로 바꾼 scharr filter를 사용하기도 함.padding - 이미지를 최대한 활용Stried Convolutions - 두 단계씩 점프 Convolutions Over Volume - 입체형에서의 합성곱One Layer of a Convolutional NetworkSimple Convolutional Network ExamplePooling LayersCNN ExampleWhy convolutionsDeep Convo..
